世界經濟論壇第十七屆新領軍者年會(夏季達沃斯論壇)在大連拉開帷幕。本屆論壇以“規模化創新”為主題。臨海而建的大連國際會議中心，美景與海風交織，但會場內的熱度遠勝于海風的涼意——人工智能，這個被稱作本屆論壇“頂流熱詞”的議題，滲透了不少討論環節。

當AI不再只是冷冰冰的算法，而是能感知情緒、陪你“發呆”甚至為你即興起舞的伙伴，技術的邊界是否正在被重新定義？這一追問并非沒有來由。過去一年間，AI推理成本已下降超過九成，成本門檻的驟降，讓越來越多的企業開始將數據和智能納入運營和商業模式的核心。但一個更深層的問題隨之浮現：當AI變得“便宜”了，企業是否也隨之具備了用好它的能力？

在“‘AI優先’企業的智能邊界在何處”的論壇上，來自不同行業的實踐者與觀察者試圖給出答案。

邊界消融：何為“AI優先”企業

AI推理成本下降超過九成，企業紛紛將數據和智能嵌入運營與商業模式的核心，試圖打造超越人類極限、全天候運轉的全球化組織。然而，相比海外，“AI優先”企業在國內目前仍較少被提及。一個基礎問題擺在面前：究竟什么是“AI優先”企業？

Adaption聯合創始人兼首席技術官Sudip Roy在這場討論中指出，以AI為先的企業首先須具備快速應變能力。他坦言，幾個月前，“AI優先”的定義還局限于運用AI支持輔助性工作、提升勞動生產率，但如今已發生重大變化。若一個團隊背后有上百個AI智能體協助處理大量工作，這不僅是“AI優先”，更意味著組織結構必須相應調整。崗位的邊界正在模糊，產品經理可能需要開發原型，設計工程師不僅要會編碼，還須具備產品思維。傳統分工、職責、角色的邊界正在消融。

這種消融直接投射在項目時間線上，即時間大幅縮短。Sudip Roy進一步解釋，傳統組織結構多基于責任分工，但此模式已然改變；在AI為先的企業中，每周都可能因新項目的新特點而重新設計結構。“AI優先”企業須具備快速應變和靈活適應的能力，以適應場景變化。即便在內部，亦須擁有這種應變能力。

AI 71首席產品與技術官Mehdi Ghissassi則從另一個維度觀察到了變化。他注意到，許多較小企業對工作流程進行了重新設計。他舉例說，規劃城市街道時需考慮未來自動駕駛汽車的應用，街道規劃也將隨之調整。這些“AI優先”的企業，管理層通過一系列激勵措施鼓勵員工使用AI，不僅讓員工獲得工具，更助力其經歷轉型，進而推動企業整體轉型。

當崗位邊界消融、項目周期壓縮、新能力被激活，一個“AI優先”企業的輪廓開始浮現。但技術能做的事情變多了，企業能不能接住是另一回事。Sudip Roy則將AI的價值提煉為兩類，一類是效率提升，原本需要數月完成的工序，現在數小時內即可交付，實現快速響應；另一類更具顛覆性：賦予新能力，面向此前無法觸及的新受眾開展工作。

他提到，全球數十億人無力聘請專職律師或專業醫生提供日常咨詢，AI使這些“不可能”變為“可能”。這種高價值的顛覆將帶來長期效益，也是當前關注的重點。

可以說，當AI推理成本從云端跌入凡間，企業手中的牌變了，但打牌的人、打牌的規則，以及牌桌上的博弈才剛剛開始。

轉型之難：尚未迎來“谷歌時刻”

如果說“AI優先”描繪的是一幅理想圖景，那么從現實抵達這幅圖景的道路并不平坦。

本次論壇上，對話也在圍繞AI轉型在企業文化中的挑戰展開。一個被反復提及的觀察是：員工抗拒的心理根源，在于不安全感。

Mehdi Ghissassi點出了其中的矛盾。他表示，個人使用AI工具可提升工作效率10%至20%，但若僅個體提升，公司整體無法同步增長。要實現公司整體提升，需重新設計流程——比如工程設計部門的程序員，需要重新設計自己的工作流程。

通過現場多位業內人士的交流可以了解到一個共識：組織結構和企業流程，與AI工具同等或更為重要。

黑湖科技首席執行官周宇翔提供了一個判斷。他表示，過去一年間，在許多細分領域，包括企業級應用及部分垂直行業，AI技術已開始改變生活，重塑工作流程、提升效率、催生新需求，并解決原有技術難以應對的問題。但他同時指出，AI領域尚未迎來“谷歌時刻”。

所謂“谷歌時刻”，指的是一項顛覆性技術從“極客玩具”跨越到“大眾基礎設施”的臨界點。具體到谷歌，就是當“上網搜索”不再是一個需要刻意學習的操作，而變成像“喝水吃飯”一樣自然的日常行為的那一刻。

要理解這個“時刻”，需要看三個特征：無感化——技術退居幕后，用戶不再關心它“怎么工作”，只關心“能幫我解決什么”；普惠化——從少數精英或企業的專用工具，變成人人可用的公共服務；生態化——催生出全新的商業模式和產業鏈，沒有它，社會運轉會變得低效甚至停滯。

從這個標準來看，AI距離那個臨界點仍有距離。

百勝中國首席執行官屈翠容則從企業實踐的視角提出了另一大命題：關于以人為本還是以大模型為本，百勝中國主張充分發揮大模型力量，同時明確AI的能力邊界。在她看來，將AI視為系統時，系統不能獨立做出決定，不能對AI追責，門店經理需承擔責任。

值得注意的是，人才維度也有著現實困境。Sudip Roy以汽車業為例指出，當前全球熟練建模工具專家不足千人，屬于稀缺資源，以往僅先進實驗室與大型企業可用。而AI技術可將專業知識構建為智能體，企業按需圍繞AI開展工作——使命即降低工具獲取門檻，助力新能力普及。

問責制缺失、成本上升、文化同質化——這三大風險，幾乎是每一家試圖擁抱AI的企業必須跨越的門檻。而跨越的方式，或許不在于技術本身。

人機共生：“老法師”不“老”

展望未來，AI智能體將代替部分腦力勞動已不再是科幻命題。

周宇翔在討論中分享了一個具體案例：基于公司設計的新智能體，玩具可自動化設計流程，從創意生成二維效果圖、三維建模、制作模具到成品，全程自動化。他以此展示AI如何接近“谷歌時刻”。他進一步表示，AI最初僅用于提升效率，如今已能完成以往不可想象的任務，醫藥、物流等行業亦有類似變化。他預計，未來三至五年，將有更多AI原生的業務模式和企業誕生。

但人類的創造力不可替代，這是整場討論中少有的、沒有爭議的結論。

作為傳統企業的代表，屈翠容講述了百勝中國的實踐路徑。這家擁有18000家門店的餐飲巨頭，做法是從“解決業務問題”出發。無論使用何種工具，均需直面實際問題。該公司自2015年起啟動數字化轉型，對全部事務進行電子化處理，過去五至十年間每年收集大量高質量數據，將數十億訂單數據轉化為信息，進而形成洞見與智能。

在流程方面，屈翠容分享了自己的體會，她認為，可以將業務流程切分為盡可能精細的小塊，再基于AI等新技術重新組織。公司已進行多次嘗試，借助AI形成新工作流程并持續演進。

她特別提到了一個概念——“老法師”。公司內部擁有眾多資深業務專家，他們雖不熟悉技術，但熟知業務。

毫無疑問，“老法師”這個詞用在這里極其精妙，既不是貶義，也不是簡單的“老員工”，而是一個帶有濃厚商業文化和工匠色彩的尊稱。他們是“最重要的資產”，因為他們的經驗是AI最好的“養料”。AI要學習業務流程，不是靠讀操作手冊，而是要靠“老法師”把那些“只可意會不可言傳”的經驗翻譯成邏輯。

進一步而言，稱他們為“法師”，是承認他們有將混沌業務“點石成金”的能力。從百勝中國視角出發，需要將AI團隊與“老法師”結合，推進流程再造。

“過去按團隊組織與作戰，現在則以成果為導向組織與安排工作。”具有咨詢行業背景的科爾尼咨詢公司高級合伙人兼Activate負責人Michael R?mer表示，AI應用過程艱難，同事的主要痛點是工作時間過長、需要周末加班。AI可承擔一定的工作，節省時間，同時也用于創新，推動更好想法的形成。起初有抵觸，但實際使用后順暢自然，業務成果也同步實現質量突破。

從玩具設計的全流程自動化，到快餐巨頭用AI賦能門店經理，再到咨詢公司用AI釋放顧問時間……這些來自不同行業的切片拼湊出一幅共同的畫像：AI的成本門檻正在崩塌，但真正的門檻從來不在技術本身。

組織結構的重塑、流程的再造、人的恐懼與接納，“老法師”的經驗如何與算法融合，這些才是決定一家企業能否跨越“谷歌時刻”的關鍵變量。天使投資人、資深人工智能專家郭濤在接受北京商報記者采訪時表示，“AI優先”企業調整組織架構時，核心是打破傳統層級壁壘，構建適配AI高效運轉的柔性體系。要讓這種調整產生長期社會效益，需滿足三個條件。一是技術普惠性，避免AI僅服務于頭部企業或高利潤環節，要通過開源工具、標準化方案降低中小企業使用門檻，比如物流行業的通用AI調度系統，讓小物流公司也能降本增效；二是倫理約束機制，建立AI決策的可解釋性標準，在金融風控、醫療診斷等領域明確人工復核環節，防止算法偏見加劇社會不公；三是人才生態協同，企業需聯合高校、機構培養“AI+行業”復合型人才，同時通過員工再培訓幫助傳統崗位轉型，避免技術進步帶來就業斷層。